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在回归分析中,随机误差是否存在方差齐性是理论与实际工作者都十分关心的问题,方差齐性假设并不总是正确的,在线性和非线性回归中关于异方差的诊断问题已有许多讨论([1],[2],[4],[5])。本文在韦博成(1995)讨论了加权非线性回归模型的基础上,用随机系数的方法,讨论随机权函数非线性回归模型中的异方差检验问题,得到了方差齐性检验的似然比统计量和score统计量,同时,当模型存在异方差时,本文给出了估计方差的一种方法。 相似文献
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在回归分析中,观测值的方差齐性只是一个基本的假定,在参数、半参数和非参数回归模型中关于异方差检验和估计问题已有很多研究.本文在冉昊和朱忠义(2004)讨论的半参数回归模型的基础上,用随机参数方法,讨论随机权函数半参数回归模型中的异方差检验问题,得到了方差齐性检验Score统计量,同时,当半参数模型存在异方差时,本文还给出了估计方差的方法. 相似文献
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具有结构变化的非线性回归模型的阶段异方差检验 总被引:1,自引:0,他引:1
对于具有结构变化的非线性回归模型,两阶段的随机误差同时具有方差齐性是一个基本假设,但是该假设未必正确.本文研究该模型阶段异方差的检验问题.首先探讨了两阶段异方差的同时检验,然后构造了两阶段异方差的两个单个检验,分别得到了同时检验和单个检验的score统计量以及相应的调整形式.然后应用得到的检验统计量分析了南澳大利亚洋葱数据的阶段异方差性(Ratkowsky,1983),并用AIC,SBC进行模型比较,得到的结果与检验结果非常吻合.最后,用Monte Carlo模拟方法研究了统计量的检验功效. 相似文献
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非线性纵向数据模型中方差和自相关系数的齐性检验 总被引:6,自引:0,他引:6
刻画纵向数据的协方差结构有三个可能因素:随机效应、序列相关和随机误差.在纵向数据分析中,模型方差的齐性是一个基本假定.但是,该假设未必正确.Zhang和、Weiss^[1]研究了具有随机效应的线性模型的异方差检验.林金官和韦博成^[2]将Zhang和、Weiss^[1]的结果推广到非线性情形.本文对具有自相关误差的非线性纵向数据模型,研究了方差齐性和相关系数的齐性检验,得到了检验的score统计量并应用于血浆渗透数据(见Davidian和Giltian^[3]).最后,本文还给出了模拟结果. 相似文献